在前期，导航器根据提示指定促进架构多样性的搜索策略借助对神经架构的隐形理解提升初始候选架构集的质量迭代进行，基于积累的反馈持续优化策略 从大范围的探索转向高性能区的针对性利用。把评估结果返还导航器，用于策略优化。CoLLM-NAS 在不同 LLM 上均保持稳定且优异的性能，无明显性能衰减，验证了框架的强通用性，其效果不依赖特定 LLM 的实现，可适配不同开源大模型。协调器：负责两个模块的信息流转、

主要的研究领域是大语言模型驱动的神经架构搜索， 但现在的大语言模型驱动的神经架构搜索有搜索空间有限、搜索效率耗时高以及在标准神经架构搜索基准和多个下游任务重性能缺乏竞争性的挑战。本文提出了反射式零成本神经架构搜索，能结合类人反射机制和无训练指标神经架构，充分发挥大预言模型的能力；重新思考了大语言模型在神经架构搜索中的作用，设计了一种结构化的、基于提示词的方法，从文本和代码两个层面全面理解搜索任务和